【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及结构化查询语句的生成方法、问答处理方法及对应装置。
技术介绍
1、在大数据时代背景下，如何高效、准确地从庞大的数据库中提取所需信息，成为了提升工作效率的关键。目前，通常使用查询语言从结构化数据库中提取所需信息，其中应用最广泛的查询语言为结构化查询语言(sql，structured query language)。
2、然而，通过结构化查询语句进行数据库查询多由具有专业知识的设计人员进行，对于非专家用户而言，复杂的结构化查询语言编写是一项挑战，这极大地限制了用户与数据库交互的可能性。
技术实现思路
1、本申请提供了一种结构化查询语句的生成方法、问答处理方法及对应装置，以便于降低了查询语句的生成难度和成本。
2、本申请提供了如下方案：
3、第一方面，提供了一种结构化查询语句的生成方法，所述方法包括：
4、获取会话中的当前问题对应的自然语言文本；
5、对所述自然语言文本进行第一编码处理，得到所述自然语言文本
【技术保护点】
1.一种结构化查询语句的生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述表格模式信息包括表头和表列信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述自然语言文本和所述参考表格模式信息生成文本序列包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述查询语句预测模型包括关系预处理模块、编码模块和解码模块；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述自注意力处理过程中，所述文本序列中各Token对应的键向量的偏置量和值向量的偏置量均依据该Token对应的关系类型确
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【技术特征摘要】
1.一种结构化查询语句的生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述表格模式信息包括表头和表列信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述自然语言文本和所述参考表格模式信息生成文本序列包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述查询语句预测模型包括关系预处理模块、编码模块和解码模块；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述自注意力处理过程中，所述文本序列中各token对应的键向量的偏置量和值向量的偏置量均依据该token对应的关系类型确定。
6.一种问答处理方法，其特征在于，所述方法包括：
7.一种训练模式过滤模型的方法，其特征在于，所述方...
【专利技术属性】
技术研发人员：亓杰星，秦鹏达，薛晖，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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